你不好奇吗——为什么在 GLM-4 系列中发布 六款 不同的模型？这一阵容背后的原因是什么，每款模型又有何独特之处？从通用对话到深度逻辑推理和实时响应，GLM-4 家族的每一款模型都针对特定场景而构建。
在本文中，我们将深入解析所有六款 GLM-4 模型的差异、优势和使用场景，帮助你找到最适合开发需求的那一款。
限时福利：新用户可领取 10 美元免费额度，探索并使用 GLM-4 系列进行开发。
什么是 GLM-4 系列？
| **项目 / 模型 ** | GLM-4-32B | GLM-Z1-32B | GLM-Z1-Rumination-32B | GLM-4-9B | GLM-Z1-9B |
|---|---|---|---|---|---|
| 参数量 | 32B | 32B | 32B | 9B | 9B |
| 上下文长度 | 32K | 32K | 32K | 32K | 32K |
| 输入/输出价格（Novita AI） | $0.24 / $0.24 | $0.24 / $0.24 | $0.24 / $0.24 | 免费 | 免费 |
语言支持：中英文表现优异；支持 26 种语言
多模态：文本到文本；支持生成的 HTML 和 SVG 可视化
训练：基于包含合成推理数据集在内的 15T 高质量数据进行预训练
对话优化：通过人类偏好对齐（拒绝采样 + RLHF）进行微调
六款 GLM-4 模型的应用场景
GLM-4-32B-Base-0414
- 参数量：32B
- 重点：通用预训练基础
- 训练：在涵盖多领域的 15T 高质量 token（包含合成推理数据）上训练
GLM-4-32B-0414
- 参数量：32B
- 重点：指令遵循与应用对齐
- 训练：基于基础模型，使用人类偏好对齐（拒绝采样 + RLHF）进行微调
GLM-Z1-32B-0414
- 参数量：32B
- 重点：深度推理与复杂问题求解
- 训练：冷启动 + 扩展强化学习，重点强调数学、代码和逻辑任务
GLM-Z1-Rumination-32B-0414
- 参数量：32B
- 重点：长上下文推理与领域适配
- 训练：针对医疗保健、自动驾驶等场景优化；支持多轮反思
GLM-4-9B-0414
- 参数量：9B
- 重点：高并发与轻量部署
- 训练：针对翻译等高频任务优化；未增强智能体能力
GLM-Z1-9B-0414
- 参数量：9B
- 重点：轻量推理与实时响应
- 训练：基于 GLM-4-9B，提升了推理速度和低延迟表现
GLM-4-32B-0414 的能力
GLM-Z1-32B-0414 的能力
Prompt：帮我收集以下模型的信息，描述它们的基本属性和适合的应用方向，并尝试一窥智谱为何推出了六款模型：GLM-4-32B-Base-0414、GLM-4-32B-0414、GLM-Z1-32B-0414、GLM-Z1-Rumination-32B-0414、GLM-4-9B-0414、GLM-Z1-9B-0414。
GLM-Z1-Rumination-32B-0414 的能力
Prompt：请分析当前 AI 智能体的技术发展，包括主要参与者的市场表现、未来趋势、相关技术规格、性能指标和行业动态。请用权威数据来源支撑你的分析。
如何访问 GLM-4 系列模型？
开发者好消息： Novita AI 现在为两款强大的模型 GLM-4-9B 和 GLM-Z1-9B 提供 ** 免费 API 访问**，以加速开源社区的创新。
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取您的 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，按照图片所示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用编程语言对应的包管理器安装 API。
安装后，在开发环境中导入必要的库。使用您的 API 密钥初始化 API，开始与 Novita AI LLM 交互。以下是为 Python 用户提供的聊天补全 API 示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "thudm/glm-4-32b-0414"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
无论您是在构建智能助手、进行市场级分析，还是大规模部署 AI，GLM-4 系列都有一款为您需求量身定制的模型。从高性能的 32B 模型到响应迅速的 9B 变体，每款模型都提供独特的优势。Novita AI 支持的免费 API 访问（GLM-4-9B 和 GLM-Z1-9B）让入门变得前所未有的简单。对于开发者来说，这是进入高性能语言建模的可扩展、开源友好入口。
常见问题
哪款 GLM-4 模型最适合通用任务？
GLM-4-32B-0414 在指令遵循、多轮工具使用和基于搜索的问答方面表现出色，这得益于其广泛的预训练和微调对话优化。
我可以通过 Novita AI 试用 GLM-4-32B-0414 吗？
是的，GLM-4-32B-0414 已在 Novita AI 上线，并提供有竞争力的 API 定价，而 GLM-4-9B 和 GLM-Z1-9B 可免费访问。
GLM-4 系列模型最适合什么场景？
GLM-4-32B-0414 非常适合需要深度推理、复杂对话和高精度指令执行的任务。
Novita AI 是一个 AI 云平台，让开发者能够通过简单的 API 轻松部署 AI 模型，同时提供实惠可靠的 GPU 云用于构建和扩展。
